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2025-10-18 · 14:30:00 · Bundesliga (D1) · Germany
FTR : A · mi-temps : 0-1 (A)
Modèle Dixon-Coles — probas pré-match
1X2
Domicile (Wolfsburg)
31.3%
Match nul
25.6%
Extérieur (Stuttgart)
43.1%
Marchés binaires
L2M (Yes)
65.4%
L2M (No)
34.6%
Over 2.5
63.0%
Under 2.5
37.0%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
42.1%
DNB Extérieur
57.9%
Double Chance 1X
56.9%
Double Chance 12
74.4%
Double Chance X2
68.7%
Top 5 scores prédits
1 - 1
11.5%
1 - 2
9.0%
2 - 1
7.6%
2 - 2
6.7%
0 - 2
6.0%
Score réel 0-3 : pas dans le top 5 prédit. Cas typique d'un score "long tail" de la distribution de Poisson — le modèle privilégie les scores serrés.
Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)
1X2 — marge bookmaker : 6.3%
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Domicile (Wolfsburg) | 31.3% | 33.2% | -1.9 pt |
| Match nul | 25.6% | 26.7% | -1.1 pt |
| Extérieur (Stuttgart) | 43.1% | 40.0% | +3.0 pt |
Over/Under 2.5
| Issue | Modèle | Marché | Écart |
|---|---|---|---|
| Over 2.5 | 63.0% | 56.7% | +6.3 pt |
| Under 2.5 | 37.0% | 43.3% | -6.3 pt |
Probas marché obtenues en inversant les cotes (`1/cote`) et en normalisant pour retirer la marge bookmaker.
Performance modèle sur ce match
- Proba modèle au résultat réel
- 43.1% (FTR = A)
- Brier 1X2
- 0.4880 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
- Log-loss 1X2
- 0.8426 (0 = parfait, ~1.099 = pur hasard)
Interprétation : si le modèle avait dit "100% pour le bon résultat", Brier et log-loss seraient à 0. Plus la proba au résultat réel est haute, plus ces 2 scores sont bas. Permet de juger objectivement le modèle sur CE match précis (vs juste argmax / vrai-faux).
Méthode & sources
- Modèle
- dc-baseline-v1
- xi (pondération)
- 0.002500
- Source données
- football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
- Train
- 4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle
- Documentation
- SPECS.md §5.3 · ADR-006/010/011